6.4.1互联网环境下电力用户需求响应潜力评估方法
电力需求响应是电网供应侧提供价格或者其他激励信号，促使电力用户改变用电模式，引导用户高峰时少用电，低谷时多用电，优化用电模式、提高供电效率。随着国家能源互联网战略及电力体制改革政策的不断推进，电力市场化改革方向日渐明晰。未来的市场将实现售电主体多元化，以自由竟争为核心，实现电能资源有效供给和高效配置，促进以多元主体互动为核心的新型产业链结构的形成于发展。互联网售电主体将成为电力需求响应的主要发起者，利用价格或者其他激励手段，调整用户的用电需求，以发挥电能的最大效益。对用户需求响应潜力评估能够帮助互联网售电主体了解用户对用电价格的敏感程度，便于利用套餐推荐等方式对单一用户实施个性化需求响应策略。
目前，对电力用户需求响应潜力的评估多是基于事后评估，或者计算需求响应程度与电价的数量关系，进而评估需求响应措施的潜力或者效益。这些方法一是没有对用户的需求响应潜力进行评估;二是没有从互联网行为的角度，将用户的需求响应兴趣作为需求响应评估的依据。
因此，在能源互联网和售电侧改革的大背景下，如何在互联网环境下评估用户的需求响应潜力，进而形成个性化用电服务和售电侧能效优化策略，是一个急需解决的技术问题。
有鉴于此，本书提出一种互联网环境下电力用户需求响应潜力评估方法，能根据在互联网环境下阅读负荷数据和电价数据，利用需求响应潜力评估函数精准分析用户对需求响应电价的敏感程度，进而为售电主体制定需求响应激励措施和电价策略提供依据。主要过程包括：
(1)统计用户在当前一天通过互联网售电平台对用电负荷、电价详情的访问次数
(2)计算电价调整前后用户负荷曲线的相似度，再利用峰谷负荷变化率修正后，形成需求响应潜力评估的判据。
(3)通过大量用户样本计算，获得以负荷访问次数、电价访问次数为输入变量的电力用户需求响应潜力评估函数。
步骤(2)中分别取电价调整前后用户日均负荷曲线中各小时的平均负荷组成用户日
负荷向量Li和Lj，计算负荷曲线相似度
电价调整前后峰谷负荷变化率
式中：Pjf为电价调整后峰值功率;Pjg为电价调整后谷值功率;Pif为电价调整前峰值功率;Pij为电价调整前谷值功率。
所述步骤(3)中，用户需求响应潜力评估函数定义为
其中，为用户当日负荷访问次数，为用户当日电价访问次数，和分别为负荷访问次数和电价访问次数的系数，取大量样本用户的互联网访问数据和电价变化前后负荷数据，dr由步骤(2)所述方法计算，利用最小二乘法计算计算和，形成用户需求响应潜力评估函数。对用户进行需求响应潜力评估时只需获取互联网访问数据，计算用户需求响应潜力评估函数，数值越大说明用户需求响应潜力越大。
该方法通过用户对负荷历史、电价数据的关注行为，分析用户应对需求相应的潜力。对售电主体而言，通过售电主体平台的用户行为数据即可评估用户的需求响应潜力，为制定需求响应策略提供依据，并实施精准电力消费和用电增值业务，更进一步的通过影响用户的互联网行为和用电行为综合调度电力资源在时间和空间上的配置。
